上回学姐给大家分享过一个线性代数宝藏笔记，不知道大家学习的怎么样啦？

嘿嘿，这次学姐又发现本好书！豆瓣评分9.2，斯坦福、UCB等顶尖名校都在用！

就是这本被称为“直击线性代数理论核心”的《Linear Algebra Done Right》。目前它已经有了三个版本，学姐这次分享的是作者Sheldon Axler最新发布的第四版本！已经开放下载，需要的同学看这里↓

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推荐理由：

如果你已经开始第二遍学习线性代数，那看这本教材就对了，作者从学科的起点开始，没有设定先决条件，只需要读者有适当的数学素养，换了种方式帮助我们理解线性代数，并使用了一种抛开行列式、更直接简洁的方式来阐述了抽象的向量空间和线性映射。

为了视觉效果以及方便我们阅读，作者将定义放在黄色框中，定理放在蓝色框中(彩色版本的书)，每个定理都有一个非正式的描述性名称。另外，书中的术语、结论、数学家、证明思想和启示等也都有相应的注释。

新书目录：

• 第一章，向量空间

• 第二章，有限维向量空间

• 第三章，线性地图

• 第四章，多项式

• 第五章，特征值与特征向量

• 第六章，内积空间

• 第七章，内积空间上的算子

• 第八章，复向量空间上的算子

• 第九章，多线性代数与行列式

第四版的主要改进和补充：

• 新增了超过250个练习题和70多个例子

• 更多地使用最小多项式，提供了多个结果的更简洁证明

• 新增了关于交换算子的章节(见第5E节)、伪逆的小节(见第6C节)、QR分解/ Cholesky分解的小节(见第7D节)

• 奇异值分解现在适用于从一个内积空间到另一个(可能不同的)内积空间的线性映射，而不仅仅是从一个内积空间到自身的线性算子(见第7E节)

• 极分解现在从奇异值分解推导出来，而不是相反顺序

• 新增了使用奇异值分解研究有限维内积空间上的线性映射的范数的小节

• 新增了关于用低维范围逼近的线性映射的小节(见第7F节)

• 新增第9章关于多线性代数的内容，包括双线性形式、二次型、多线性形式和张量积

• 更新了格式以改善学生的阅读体验

书籍部分内容：

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